د iMed کارن لارښود
پیژندنه
1.1. موخه
د دې هدف web غوښتنلیک دا دی چې خام معلومات واخلي او په داسې طریقه یې د مینځلو اجازه ورکړي چې پایلې یې د پریکړې کولو لپاره ګټورې وي. دا کیدی شي د خام معلوماتو سره د ماډل روزل یا د ماډلونو او تحلیلونو په کارولو سره د پایلو وړاندوینه وکړي.
1.2. د نیویګیشن مینو
د پاڼې په سر کې د نیویګیشنل مینو ټول لینکونه لري ترڅو هغه ځای ته ورسیږئ چې تاسو ورته اړتیا لرئ. که تاسو کله هم ورک شوي یاست، تاسو کولی شئ تل د پېژندل شوي پاڼې د ترلاسه کولو لپاره په شا کې تیر کلیک وکړئ، بیرته کور ته لاړ شئ، یا هغه پاڼه ومومئ چې تاسو یې د نیویګیشنل مینو کې په لټه کې یاست.
1.3. حساب
که تاسو دمخه حساب نه لرئ، تاسو باید د غوښتنلیک کارولو لپاره راجستر کړئ. د دې کولو لپاره، په پورتنۍ ښي خوا کې د حساب تڼۍ کلیک وکړئ او راجستر کلیک وکړئ. بیا خپل کارن-نوم، پټنوم، او بریښنالیک دننه کړئ ترڅو پرمخ لاړشئ.
که تاسو دمخه حساب لرئ، د خپل کارن نوم او پټنوم سره لاسلیک کړئ.
کور پاڼه
د پاڼې په ښي خوا کې د توکو په کلیک کولو سره، د هر یو تشریح به د پاڼې په مینځ کې ښکاره شي ترڅو تاسو سره مرسته وکړي چې پوه شي چې هر یو څه کوي.
iMedBot
د iMedBot غوښتنلیک یو انٹرفیس وړاندې کوي چې د اجنټانو سره د کارونکي اسانه تعامل هڅوي، د شخصي وړاندوینې او ماډل روزنې وړ کول. دا په آنلاین وسیلې کې د ژورې زده کړې څیړنې پایلو بدلولو لپاره د لومړي ګام په توګه کار کوي ، کوم چې پدې ډومین کې د اضافي څیړنې تعقیبونو رامینځته کولو احتمال لري. د دې اړوند کارونکي لارښود دلته موندل کیدی شي.
د معلوماتو تحلیل
4.1. فرعي سیټونه بیرته ترلاسه کړئ
دا برخه کارونکي ته اجازه ورکوي چې خپل ډیټا سیټ ترمیم کړي. تاسو کولی شئ یو نوی ډیټا سیټ اپلوډ کړئ یا د ډراپ-ډاون مینو څخه موجود یو وکاروئ.
یوځل چې ډیټا سیټ اپلوډ شو ، تاسو کولی شئ د ښي اړخ مینو کې د یو انتخاب په کلیک کولو سره کوم عمل غوره کړئ چې تاسو یې غواړئ.
4.1.1. د فلټرونو پر بنسټ فرعي سیټونه ترلاسه کړئ
دا برخه د ورکړل شوي فلټرونو پراساس د اصلي ډیټا سیټ کوچنۍ فرعي سیټ ترلاسه کولو ته اجازه ورکوي. هغه ارزښتونه غوره کړئ چې تاسو یې په فرعي سیټ کې غواړئ او بیا هغه کالمونه غوره کړئ چې تاسو یې غواړئ په وروستي ډیټاسیټ کې ښودل شوي.
4.1.2. ترتیب شوي پایلې بیرته راستانه کړئ
دا ډیټاسیټ په ترتیب شوي شکل کې بیرته راګرځوي. د هدف کالم غوره کړئ، د ترتیب ترتیب، د بیرته راستنیدو لپاره د قطارونو شمیر، او کوم کالم چې په وروستي محصول کې ښودل کیږي.
4.1.3. ډیټابیس پراخ کړئ
دا کارونکي ته اجازه ورکوي چې د قاموس په توګه ذخیره شوي واحد کالم په ریښتیني جدول کې پراخه کړي چې کارونکي یې بیا اداره کولی شي. دا یو ځړول شوی ډیټاسیټ اخلي او هغه څه حرکت کوي چې د کارونکي لخوا ورته اړتیا وي تر ټولو لوړ پرت ته. لومړی، یو ډیټاسیټ اپلوډ کړئ چې پکې د نیست شوي ډیټاسیټ سره کالم شامل وي. که چیرې یو کالم چې پراخولو ته اړتیا لري په اتوماتيک ډول کشف شي، غوره کړئ چې کوم کالم پراخ شي او کوم کالمونه د نیست شوي معلوماتو څخه استخراج کړي. په جمع کولو کلیک وکړئ او تاسو کولی شئ view ستاسو معلومات د نیست شوي ډیټا پرځای د میز د کالمونو په توګه.
4.2. یوځای کول Files
د ctrl په کلیک کولو سره د ډیری ډیټاسیټونو غوره کولو او اپلوډ کولو سره (د میک لپاره کمانډ) ، دا به دوی په یو لوی ډیټاسیټ کې ضمیمه کړي په پرتله چې د بل څه لپاره کارول کیږي.
یوازې ټول ډیټاسیټونه غوره کړئ او اړین معلومات ډک کړئ. دا به نوی ډیټاسیټ iMed غوښتنلیک ته خوندي کړي او بیا د ډاونلوډ لپاره شتون ولري.
4.3. د پلاټ دندې
دا برخه کارونکي ته اجازه ورکوي چې د دوی ډیټاسیټ پلیټ کړي. په ښي اړخ مینو کې یو انتخاب غوره کړئ او بیا د خپل پلاټ ترلاسه کولو لپاره اړین ساحې ډک کړئ. لاندې د پلاټونو ډولونه دي چې تاسو کولی شئ له خپلو معلوماتو څخه جوړ کړئ:
4.4. احصایوي تحلیل
دا برخه موږ ته اجازه راکوي چې زموږ په ډیټاسیټ کې احصایوي ازموینې ترسره کړو. د کیڼ اړخ مینو څخه د چلولو لپاره ازموینه غوره کړئ او د ازموینې چلولو لپاره ساحې ډکې کړئ. لاندې د ازموینې ډولونه شتون لري چې شتون لري:
ODPAC
5.1. زده کړه
په دې پاڼه کې د هر ډول سرچینو لنډ تفصیل شامل دی چې په دې پاڼه کې شتون لري. د هرې برخې په سر کې د تڼۍ کلیک کول به د بلې پاڼې سره اړیکه ونیسي چې کاروونکي ته اجازه ورکوي چې د موضوع په اړه نور معلومات وکاروي.
5.1.1. Epistasis
دا پاڼه موږ ته اجازه راکوي چې د MBS څخه کار واخلو، د لټون الګوریتم د معلوماتو څخه زده کړه. په ځانګړې توګه، دا موږ ته اجازه راکوي چې د ایپیسټاسیس مطالعه وکړو، د دوو یا ډیرو جینونو ترمنځ تعامل چې په فینوټایپ اغیزه کوي. دا د پرو لپاره ګټور دیfile ناروغۍ په جینیاتي اړخ کې. دودیز میتودونه د جینوم پراخه انجمن مطالعاتو (GWAS) کې موندل شوي لوړ ابعادي ډیټا اداره کولو لپاره مناسب ندي. د څو بیم لټون (MBS) الګوریتم اجازه ورکوي چې په خورا ګړندۍ توګه متقابل جینونه کشف کړي. هغه ډاټا اپلوډ کړئ چې تاسو یې کارول غواړئ او بیا اړین ساحې داخل کړئ. د نورو ژورو معلوماتو لپاره، دلته بشپړ کاغذ ومومئ.
5.1.2. د خطر عوامل
دا پاڼه موږ ته اجازه راکوي چې د IGain کڅوړه وکاروو ترڅو د معلوماتو ترمنځ تعامل زده کړو. دا په ځانګړي ډول د هورسټیک لټون په کارولو سره د لوړ ابعادي معلوماتو څخه تعاملات زده کوي. دا میتود د Exhaustive_IGain میتود باندې رامینځته کیږي چې دمخه رامینځته شوی ترڅو د ټیټ ابعادي معلوماتو څخه متقابل عمل زده کړي. ډاټا اپلوډ کړئ او بیا اړین ساحې داخل کړئ. د IS حدونو او iGain په اړه نور معلومات دلته موندل کیدی شي.
5.1.3. د وړاندوینې ماډلونه
دا برخه د وړاندوینې ماډلونو کارولو ته اجازه ورکوي چې دمخه د ماشین زده کړې ماډلونو په سر کې دمخه جوړ شوي ترڅو د هغې کارول ګړندي کړي. دا د کوډ کولو او مخکینۍ تجربې کارولو پرته د دوی کارولو ته اجازه ورکوي ترڅو د خپل ډیټاسیټ کارولو ماډلونو وړاندوینه وکړي. د کارونکي لپاره د وړاندوینې ډیری ماډلونه شتون لري پشمول لوژستیک ، ریګریشن ، د ملاتړ ویکتور ماشینونه (SVMs) ، د پریکړې ونې ، او نور ډیر څه. د وړاندوینې میتودونو بشپړ لیست د پاڼې په ښي خوا کې موندل کیږي دلته.
5.2. وړاندوینه
دا برخه د مخکې اپلوډ شوي شریک شوي ماډل څخه وړاندوینو ته اجازه ورکوي. لومړی یو شریک ماډل اپلوډ کړئ که چیرې دا دمخه نه وي ترسره شوی. بیا د ماډل نوم په کلیک کولو سره د وړاندوینې لپاره د کارولو ماډل غوره کړئ. بیا د کارولو لپاره د وړاندوینې ماډل لپاره ډاټا اپلوډ کړئ. دا یا په لاسي ډول د پاڼې په پای کې د فارم په کارولو سره یا د ډاونلوډ لپاره موجود ټیمپلیټ په کارولو سره ترسره کیدی شي. که ټیمپلیټ کاروئ، ډیټاسیټ اپلوډ کړئ file او د ماډل وړاندوینې ترلاسه کولو لپاره په سپارلو کلیک وکړئ.
5.3. د پریکړې ملاتړ
د پریکړې ملاتړ طبقه بندي چمتو کوي او سیسټم ته چمتو شوي معلوماتو څخه د درملنې انتخابونو لارښود کولی شي. دا د ډیټا څخه روزل شوي ترڅو د ناروغ د ځانګړتیاو پراساس د غوره درملنې طرزالعمل وړاندیز وکړي. د کلینیکي پریکړې ملاتړ سیسټمونو (CDSS) په اړه نور معلومات دلته موندل کیدی شي.
د سیسټم وړاندیز د ناروغ ځانګړتیاوې په پام کې نیسي او د درملنې طرزالعمل وړاندیز کوي او د 5 کلن میټاسټاسس راتلونکي احتمال وړاندوینه کوي. د کارونکي مداخله د ناروغ ځانګړتیاوې او د درملنې کړنلاره دواړه اخلي ترڅو د غوره درملنې پرځای د اوسني درملنې پراساس د 5 کلن میټاسټاسس راتلونکي احتمال وړاندوینه وکړي.
MBIL
د مارکوف کمبل او متقابل خطر فکتور زده کونکی (MBIL) یو الګوریتم دی چې د واحد او متقابل خطر فکتورونه زده کوي چې د ناروغ په پایلو مستقیم تاثیر لري. دلته د MBIL کڅوړې لپاره د Python Package Index (PyPI) ته د لیږلو لپاره "MBIL ته لاړ شئ" کلیک وکړئ. د MBIL په اړه نور معلومات په BMC Bioinformatics کې موندلی شئ.
ډیټاسیټونه
دا برخه کارونکي ته اجازه ورکوي چې نوي ډیټا سیټونه وګوري او اپلوډ کړي web غوښتنلیک
7.1. ټول موجود ډیټا سیټونه وګورئ
د ټولو موجود ډیټاسیټونو لیدلو لپاره، په ساده ډول "د موجود ډیټاسیټونو ښودل" کلیک وکړئ.
7.2. د ډیټا سیټ اپلوډ کړئ
د ډیټا سیټ اپلوډ کولو لپاره ، "خپل ډیټا سیټونه شریک کړئ" کلیک وکړئ او بیا اړین معلومات ډک کړئ لکه څنګه چې په کې ویل شوي webپاڼه لومړی، ډاټا سیټ اپلوډ کړئ او اړین ساحې ډک کړئ.
بیا، لاندې ساحې ډک کړئ یا متن اپلوډ کړئ file د ډک شوي معلوماتو سره. یو پخوانیampد معلوماتو د تنظیم کولو څرنګوالی ترڅو غوښتنلیک پوه شي چې لاندې ورکړل شوی.
موډلونه
دا برخه کارونکي ته اجازه ورکوي چې دوی ته موجود ماډلونه وګوري او ماډل شریک کړي.
۸.۱. ټول موجود موډلونه وګورئ
د ټولو موجودو موډلونو د لیدلو لپاره، "د شته موډلونو ښودل" کلیک وکړئ.
8.2. یو ماډل شریک کړئ
د ماډل شریکولو لپاره، "خپل ماډلونه شریک کړئ" باندې کلیک وکړئ او بیا موډل اپلوډ کړئ file د ټینسر جریان یا PyTorch لخوا روزل شوی.
۸.۲.۱. اړونده ډیټا سیټ
بیا تاسو باید اړوند ډیټاسیټ اپلوډ کړئ کوم چې سرلیکونه پکې شامل دي. د ډیټاسیټ لپاره ټولګي/لیبل باید په وروستي کالم کې وي.
۸.۲.۲. وړاندوینې او ټولګي معلومات
که په ډیټاسیټ کې ټولې ځانګړتیاوې شاملې وي، د فیچر فورمه د ډیټاسیټ اپلوډ کولو وروسته پریښودل کیدی شي. په هرصورت، که دوی ټول شامل نه وي، دا معلومات باید په تفصیل کې چمتو شي file یا د فیچر فارم کې دننه. د ډراپ ډاون څخه اختیار غوره کړئ دا په ګوته کوي چې تاسو څنګه د وړاندوینو او ټولګي معلوماتو چمتو کولو اراده لرئ.
که د توضیح اختیار وکاروئ ، تاسو کولی شئ یا ساحې ډک کړئ یا متن اپلوډ کړئ file د ډک شوي معلوماتو سره. یو پخوانیampد معلوماتو تنظیم کولو څرنګوالی لاندې ورکړل شوی.
اسناد / سرچینې
 |
ایپس iMed Web غوښتنلیک [pdf] د کارونکي لارښود iMed، iMed Web غوښتنلیک، Web غوښتنلیک |